# 云消息队列 Kafka 版 #
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Kafka与Flink：构建高性能实时数据处理系统的实践指南
Apache Kafka 和 Apache Flink 的结合为构建高性能的实时数据处理系统提供了坚实的基础。通过合理的架构设计和参数配置，可以实现低延迟、高吞吐量的数据流处理。无论是在电商、金融、物流还是其他行业，这种组合都能为企业带来巨大的价值。
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阿里技术专家详解DDD系列 第二弹 - 应用架构
应用架构，指软件系统中固定不变的代码结构、设计模式、规范和组件间的通信方式。在应用开发中架构之所以是最重要的第一步，因为一个好的架构能让系统安全、稳定、快速迭代。但是今天我们在做业务研发时，更多会关注一些宏观的架构，而忽略了应用内部的架构设计，希望能通过案例分析和重构，推演出一套高质量的DDD架构。
大厂面试高频：Kafka 工作原理 （ 详细图解 ）
本文详细解析了 Kafka 的核心架构和实现原理，消息中间件是亿级互联网架构的基石，大厂面试高频，非常重要，建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】，10年+BAT架构经验倾囊相授。
Spring Boot整合kafka
本文简要记录了Spring Boot与Kafka的整合过程。首先通过Docker搭建Kafka环境，包括Zookeeper和Kafka服务的配置文件。接着引入Spring Kafka依赖，并在`application.properties`中配置生产者和消费者参数。随后创建Kafka配置类，定义Topic及重试机制。最后实现生产者发送消息和消费者监听消息的功能，支持手动ACK确认。此方案适用于快速构建基于Spring Boot的Kafka消息系统。
rabbitmq与kafka的区别
RabbitMQ提供了强大的可靠性保障，通过持久化机制和消息确认机制来确保消息的可靠传输和消费。而Kafka也提供了类似的可靠性保障，但其持久化机制和消息确认机制的实现方式与RabbitMQ有所不同。
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